一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法及系统

本发明属于粮食含水率检测，尤其涉及一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法及系统。

背景技术：

1、近些年，商品粮食市场越来越大，国民对商品粮的消费量逐年提高，规模化、集中化、安全化、精确化、智能化是当前粮食产业的发展特征。

2、粮食收获后，若未能及时将其含水率降低至安全储存的标准水平，易导致粮食发芽或发霉，不仅将造成从业人员经济损失，还影响食品安全，进而危害消费者健康。粮食收后干燥是保障粮食安全的关键措施之一。然而干燥过程中质热交换错综复杂，粮食水分变化直接关系到粮食出机品质，粮食水分实时检测技术是改善粮食干燥质量的重要手段，也是国家农业领域重点关注的检测标准。

3、由于粮食种类的多样性、干燥设备性能的参差、干燥工艺的差别、地理区域的分布特征以及季节变化的影响等多重因素的共同作用，实现对干燥过程中粮食含水率实时、快速且精确的检测具有一定挑战。传统的水分在线检测技术，如电容法、电阻法等，已经很难满足当前复杂应用场景下的测控需求。

4、这些水分检测方法都需要利用硬件装置检测实时粮食的物理性质变化，因此，需要根据不同粮食的性质进行精度校正，而水分测定仪安装在干燥机上，校正工作较繁琐。在干燥车间内各种干扰因素较多，例如高噪声、高粉尘、电磁等。因此，在恶劣的工作环境下长时间工作易造成测定仪器不可避免的误差增大，从而影响实时含水率检测的精度。含水率的实时检测是建立干燥机智能控制系统的反馈基础，但是水分检测装置的含水率反馈存在一定的滞后，因此存在控制失稳的风险。不同原理的水分检测装置精度差异较大，电阻法和电容法是当前最常用的水分检测装置原理，其成本相对红外光谱分析水分测定仪和微波水分测定仪低，但是精度较低，不能完全满足水分检测工作的精度要求。红外光谱分析法和微波法的精度较高，但其成本较高，难以在我国数量占比较大的家庭农场展开推广，在成本敏感的市场中，很难获得青睐。因此，亟需一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法及系统。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，本发明提出了一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法及系统，以解决上述现有技术存在的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供了一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法及系统，包括：

3、设计粮食干燥试验并采集试验过程中的干燥数据，基于所述干燥数据获得水分比标签；循环若干次上述过程，获得若干组干燥数据与水分比标签，构成原始干燥参数数据集；

4、构建卷积神经网络模型，基于所述原始干燥参数数据集对所述卷积神经网络模型进行训练，获得干燥含水率预测模型；

5、采集实时干燥参数数据，基于所述干燥参数数据与所述干燥含水率预测模型获得水分比，基于水分比获得实时粮食含水率，实现含水率在线检测。

6、可选的，将干燥数据中各数据类型对应的探头式变送器按照采集位置安装在干燥机上，采用105℃标准烘箱法进行干燥试验。

7、可选的，设定时间间隔，基于时间间隔进行手动采样，获得干燥数据，直至干燥试验结束；其中，干燥数据包括热风温度、热风湿度、热风风速、废气温度、废气湿度、干燥粮温、缓苏粮温和除湿后粮温。

8、可选的，获得干燥含水率预测模型的过程包括：对所述原始干燥参数数据集进行滤波处理与归一化处理后，划分为训练集与测试集，采用k折交叉验证策略对所述卷积神经网络模型进行训练，获得干燥含水率预测模型。

9、可选的，所述干燥含水率预测模型包括输入层、四层一维卷积层、三层全连接层；相邻卷积层之间嵌入非线性激活函数层，全连接层之间嵌入非线性激活函数层。

10、本发明还提供了一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测系统，包括：

11、硬件模块、含水率预测模块、显示模块；

12、所述硬件模块用于安装各类探头式变送器采集干燥数据并进行传输；

13、所述含水率预测模块用于根据所述干燥数据预测粮食含水率；

14、所述显示模块用于通过软件显示界面显示含水率。

15、可选的，所述硬件模块包括usb数据采集卡、温湿度变送器、温度变送器、风速变送器、usb总线和电脑；

16、电脑收到采集数据命令后，控制数据采集卡对变送器上传的模拟电压信号进行缓存和存储，并通过总线传输至电脑软件中，在软件中通过滤波处理和物理量转换，再将数据传输至含水率预测模块进行预测，预测结果回传至采集软件中。

17、可选的，所述含水率预测模块包括特征提取模块、回归预测模块；

18、所述特征提取模块包括四层一维卷积层，每层采用的卷积核尺寸均为2，卷积核数量依次递增，分别为8，16，32和64；相邻的卷积层之间嵌入非线性激活函数层；

19、所述回归预测模块包括三层全连接层，全连接层之间嵌入非线性激活函数层。

20、与现有技术相比，本发明具有如下优点和技术效果：

21、本发明设计粮食干燥试验并采集试验过程中的干燥数据，基于干燥数据获得水分比标签；循环若干次上述过程，获得若干组干燥数据与水分比标签，构成原始干燥参数数据集；构建卷积神经网络模型，基于原始干燥参数数据集对卷积神经网络模型进行训练，获得干燥含水率预测模型；采集实时干燥参数数据，基于干燥参数数据与干燥含水率预测模型获得水分比，基于水分比获得实时粮食含水率，实现含水率在线检测。

22、本发明实时预测粮食含水率可以根据不同环境和粮食的数据集预测水分变化趋势，具有灵活性，仅需在模型部署上选择不同粮食的干燥预测模型即可，相对硬件检测装置能避免繁琐的校正工作；仅需部署在干燥机控制系统中，本身干燥机控制系统就需要在干燥过程中安装变送器来监测干燥机的运行状态，可作为模型输入的下位机采集系统，相比独立安装的水分测定仪成本下降明显；干燥车间环境因素复制，不稳定因素较多，通过干燥模型来预测含水率，减少了复杂硬件设备工作可能存在的不稳定性；鲁棒性强，适应性广泛，能更好的适应各类不同干燥机的干燥差异；基于干燥模型预测的含水率预测速度快且可直接输出至反馈系统中，不存在数据的延迟，提高控制系统的稳定性。

技术特征：

1.一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法，其特征在于，

3.根据权利要求2所述的烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法，其特征在于，

4.根据权利要求1所述的烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法，其特征在于，

5.根据权利要求1所述的烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法，其特征在于，

6.一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测系统，其特征在于，包括：

7.根据权利要求6所述的烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测系统，其特征在于，

8.根据权利要求6所述的烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测系统，其特征在于，

技术总结本发明公开了一种烘干过程中粮食含水率的高精度在线检测方法及系统，包括：设计粮食干燥试验并采集试验过程中的干燥数据，基于干燥数据获得水分比标签；循环若干次上述过程，获得若干组干燥数据与水分比标签，构成原始干燥参数数据集；构建卷积神经网络模型，基于原始干燥参数数据集对卷积神经网络模型进行训练，获得干燥含水率预测模型；采集实时干燥参数数据，基于干燥参数数据与干燥含水率预测模型获得水分比，基于水分比获得实时粮食含水率，实现含水率在线检测。本发明提高了工作效率，实现自动化检测能保证检测环节的精确性和衔接性，减少人工误差，提高干燥机的干燥效率和质量，提升干燥环节的自动化、智能化程度和生产安全性。技术研发人员：陈坤杰,陈子轩,黄继超,王逸凡受保护的技术使用者：南京农业大学技术研发日：技术公布日：2024/8/20